Monthly, seasonal and interannual climate forecasts

Clima Futura provides state-of-the-art global climate forecast information for the public and private sector that needs to take into account future climate anomalies in order to take action ahead of time – such as insurance corporations, renewable energy generators and electrical grid operators. For example, seasonal climate anomalies in the tropical Pacific as well as interannual climate anomalies in the North Atlantic, predicted by our forecasts, tend to suppress or favour hurricane development in the North Atlantic. This means, that our forecasts predict the hurricane frequency in the next seasons, years. Since monthly and seasonal climate anomalies affect human health such as cardiovascular and respiratory diseases and dengue and malaria infection rates, our forecasts forecast the enhanced or decreased risk of these diseases in the next 12 months or 4 seasons.

Clima Futura provides monthly (coming 12 months), seasonal (coming 4 seasons) and interannual climate forecasts based on the Canadian seasonal to interannual climate prediction system (CanSIPS) and decadal system (CanCM4). An extensive set of global calibrated forecast probabilities and anomalies maps for 10 variables (Geopotential Height (m), Precipitation (mm/day), Sea Level Pressure (Pa), Temperature at 850 hPa (K), 2-metre Temperature (K), Eastward Wind at 200 hPa (m/s), Eastward Wind at 850 hPa (m/s), Northward Wind at 200 hPa (m/s), Northward Wind at 850 hPa (m/s), Sea Surface Temperature (K)) are updated on the 1st of each Month. This means the first forecasts are 0-lead. The monthly and seasonal forecast anomalies are departures from 1981-2010, whereas the interannual anomalies are departures from 1961-2013. The forecast ensemble-mean tend to have reduced variabilty, hence relatively small values can represent larger values.

CanSIPS comprises two coupled ocean-atmosphere-sea-ice-land-surface climate models, where the ocean, atmosphere, sea-ice and land are initialized in coupled mode. Many physical processes (El Niño Southern Oscillation, Madden-Julian Oscillation, Rossby Wave Breaking, Atmospheric Blocking, Sea Surface Temperature, Sea Ice Extention, Snow Coverage, etc.) are simulated at hourly or daily time scales and show up in monthly means if for example the anomaly is persistently negative or positive during 20 of 30 days. For ENSO skill in the Pacific, CanSIPS outperforms most European systems, except ECMWF S4, see Figure 22 on page 45 of CanSIPS documentation as well as the system at NCEP see Figure 23 on page 46 of CanSIPS documentation.

cansips_tas_g_cpfc_l0_2016_m07_map

All the forecast maps are available for customers at:

https://img.clima-futura.com/

cansips_tas_g_canofc_l0_2016_m07_map

Both probabilistic and deterministic skill maps are added to each forecast, where the quality of the prediction system is established by comparing its forecasts in the past 30 or 53 years to the observational dataset: Continuous Ranked Probability Skill Score, Ranked Probability Skill Score of terciles, Anomaly Correlation (with 1-p dotted lines to show confidence), Mean Square Skill Score.

Forecasts of climate indices for El Niño Southern Oscillation, a.k.a. ENSO (Niño 3.4, Southern Oscillation Index), Pacific North American Pattern,  a.k.a. PNA, North Atlantic Oscillation,  a.k.a. NAO, North Atlantic SST Anomaly are presented as boxplots (black line shows median, the box the lower and upper quartiles (50% in total), the whiskers min, max values or 1.5 times length of the box).

cansips_n34_canofc_l0-3s_2016_m07

Monatliche, saisonale und jährliche Klimaprognosen

Clima Futura bietet bestmögliche globale Klimaprognoseinformation für den Öffentlichen- und Privatsektor, der zukünftige Klimaanomalien
berücksichtigen müssen, um Massnahmen davor zu ergreifen – wie z.B. Versicherungsunternehmen, Erneuerebarenergieproduzenten und Stromnetzbetreiber. Z.B. saisonale Klimaanomalien im tropischen Pazifik und jährliche Klimaanomalien im Nordatlantik, die von unseren Klimaprognosen vorhergesagt werden, tendieren dazu den die Entstehung von Hurrikanen im Nordatlantik zu unterdrücken oder begünstigen. Das bedeutet, dass unsere Prognosen die Hurrikanhäufigkeit der zukünftigen Saisons, Jahre vorhersagen. Weil monatliche und saisonale Klimaanomalien die menschliche Gesundheit beeinflussen, wie Herzkreislauf- und Atembeschwerden und Denguefieber- und Malariainfektionsraten, sagen unsere Vorhersagen das erhöhte, oder reduzierte Risiko dieser Krankheiten für die zukünftigen 12 Monate oder 4 Saisons vorher.

Clima Futura bietet monatliche (zukünftigen 12 Monate), saisonale (zukünftigen 4 Saisons) und jährliche Klimaprognosen, basierend auf dem Canadian seasonal to interannual climate prediction system (CanSIPS) and decadal system (CanCM4). Ausführliche globale kalibrierte Probabilistische- und Anomalievorhersagekarten für 10 Variablen  (Geopotential Height (m), Precipitation (mm/day), Sea Level Pressure (Pa), Temperature at 850 hPa (K), 2-metre Temperature (K), Eastward Wind at 200 hPa (m/s), Eastward Wind at 850 hPa (m/s), Northward Wind at 200 hPa (m/s), Northward Wind at 850 hPa (m/s), Sea Surface Temperature (K)) aktualisiert am 1. jedes Monats. Das heisst, die Vorhersagen sind 0-lead. Die monatlichen und saisonales Klimaanomalien sind Abweichungen vom klimatologischen Mittel 1981-2010, die jährlichen Klimaanomalien sind Abweichungen vom klimatologischen Mittel 1961-2013. Die Mittelwerte der Vorhersagen haben kleinere Variabilität, daher kann ein relativ kleiner Wert ein grösserer Wert bedeuten.

CanSIPS besteht aus zwei gekoppelten Ozean-Atmosphären-Meereis-Landoberflächen-Klimamodellen, bei denen der Ozean, Atmosphäre, Meereis, Land mit Beobachtungen initialisiert sind. Viele physikalische Prozesse (El Niño Southern Oscillation, Madden-Julian Oscillation, Rossby Wave Breaking, Atmospheric Blocking, Sea Surface Temperature, Sea Ice Extention, Snow Coverage, etc.) werden simuliert auf stündlichen oder täglichen Zeitskalen und zeigen sich im Monatsmittel, falls eine Anomlie persistent negativ oder positiv ist während 20 von 30 Tagen. CanSIPS produziert El Niño-, La Niña-Vorhersagen im Pazifik von besserer Güte als das die meisten europäischen Systeme, ausser das EZMW S4, siehe Figur 22 auf Seite 45 of CanSIPS-Dokumentation und auch das US system bei NCEP, siehe Figur 23 auf Seite 46 of CanSIPS-Documentation.

cansips_tas_g_cpfc_l0_2016_m07_map

Alle Vorhersagekarten sind verfügbar für unsere Kunden auf:

https://img.clima-futura.com/

Eine Beschreibung der Vorhersage ist verfügbar auf:

https://img.clima-futura.com/.doc/Clima-Futura_de.pdf

cansips_tas_g_canofc_l0_2016_m07_map

Probabilistische und deterministische Vorhersagegütekarten sind zu jeder Vorhersage hinzugefügt, wo die Vorhersagequalität des Systems der letzten 30 oder 53 Jahre gegenüber Beobachtungen verglichen wird: Continuous Ranked Probability Skill Score, Ranked Probability Skill Score der Terzile, Anomaly Correlation (mit 1-p als gepunktete Linien für die Konfidenz), Mean Square Skill Score.

Vorhersagen von Klimaindexe für El Niño Southern Oscillation, a.k.a. ENSO (Niño 3.4, Southern Oscillation Index), Pacific North American Pattern,  a.k.a. PNA, North Atlantic Oscillation,  a.k.a. NAO, North Atlantic SST Anomaly werden als boxplots präsentiert (schwarze Line zeigt Median, das Rechteck die unteren und oberen Quartile (im Gesamten 50%), die Intervalle minimale, maximale Werte oder 1.5 mal die Länge des Rechtecks).

cansips_n34_canofc_l0-3s_2016_m07

Spanish anomaly spring 2018 – Spanische Anomalie Frühling 2018 – Anomalía en España primavera 2018

Spring 2018 turned out to be extremely cold, wet and stormy in Spain (MAM). These negative and positive European temperature and precipitation and wind anomalies have been forecast by some of our  climate forecasts – the ones started in March 2018 for the MAM (March, April, May) season with normal conditions most probable for temperature and a with 40-70% probability for a wet and windy season (see probability forecast maps below). These maps show the forecast probability for a negative (blue) anomaly, normal climatic conditions (white) or positive (red) anomaly. Without the forecast the probability for a negative anomaly, normal climatic conditions or positive anomaly is 33,3% each.

Der Frühling 2018 war extrem kalt, trocken und stürmisch in Spanien (MAM). Diese negativen und positiven spanischen Temperatur-, Niederschlags-, und Windanomalien wurde von einigen von unseren Klimavorhersagen vorhergesagt ⁻ diejenigen, für die MAM-(März, April, Mai) Saison mit normalen Klimabedingungen am wahrscheindlichsten für die Temperatur und 40-70% Wahrscheindlichkeit für ein nasse oder windige Saison, die im März 2018 gestartet wurden (siehe die Probabilistischen Vorhersagekarten oben). Die Karten zeigen die Wahrscheindlichkeit für eine negative (blau) Anomalie, normale Klimabedingungen (weiss) oder positive (rot) Anomalie. Ohne Vorhersage ist die Wahrscheindlichkeit für eine negative Anomalie, normale Klimabedingungen oder positive Anomalie je 33,3%.

La primavera del año 2018 fue extremamente fría, húmeda y tormentosa en España (MAM). Esas anomalías negativas y positivas de la temperatura, las precipitaciones y viento en España, fueron predichos por algunos de nuestros predicciones del clima ⁻ aquellas, para la estación de MAM (Marzo, Abril, Mayo) con condiciones climáticos normales más probables para la temperatura y con una probabilidad de 40-70% era para una estación húmeda y ventosa, empezado en Marzo 2018 (observe los mapas de predicciones probabilísticas arriba). Los mapas muestran la probabilidad de una anomalía negativa (azul), condiciones climáticos normales (blanco) y una anomalía positiva (rojo). Sin predicción, la probabilidad para una  anomalía negativa, condiciones climáticos normales o una anomalía positiva es del 33,3%.